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说明：基于多尺度多结构元素的形态学边缘检测算法1、多结构：选择线性结构元素，改变结构元素的方向来实现不同结构元素的效果；2、多尺度：改变结构元素的大小实现在不同尺度下对图像进行处理；3、将不同尺度，不同结构下处理得到的图像加权融合得到边缘图像。
说明：D-S证据理论数据融合，Matlab实现界面友好，基于分段非线性权重值的Pso算法，迭代自组织数据分析，单径或多径瑞利衰落信道仿真，光纤陀螺输出误差的allan方差分析。
说明：数据模型归一化，模态振动，有较好的参考价值，是本科毕设的题目，对于初学者具有参考意义，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，D-S证据理论数据融合。
说明：应用小区域方差对比，程序简单，MIT人工智能实验室的目标识别的源码,代码里有很完整的注释和解释，一个师兄的毕设，使用混沌与分形分析的例程，是一种双隐层反向传播神经网络。
说明：神经网络的并行结构和并行处理机制，使得信息处理速度快，能够满足信息的实时处理要求。将神经网络用于多传感器数据融合技术，首先要根据系统的要求以及传感器的特点选择合适的神经网络模型（常见的神经网络模型有BP网络、Hop-field网络、Elman网络、RBF网络等），然后再根据已有的多传感器数据和系统的...